2019年，云計算行業(yè)日趨成熟，幾乎覆蓋了IT生態(tài)系統(tǒng)的各個組成部分。隨著亞馬遜、微軟Azure和谷歌云平臺的持續(xù)領先，早期公共云提供商的位置爭奪戰(zhàn)開始逐漸消退，本地云計算已成為企業(yè)IT的核心。

隨著2020年的到來，云計算行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)仍將繼續(xù)快速發(fā)展，未來將出現(xiàn)以下趨勢：

多云將有利于專業(yè)服務提供商的成長：到2020年，企業(yè)將使用專用的（boutique）公有云來運行各種計算和存儲工作負載，比大型云提供商更好、更快、更經(jīng)濟高效。這些專用云提供1）IaaS，在性能、價格、通用性、功能性和可用性方面展開競爭；2）提供Kubernetes、虛擬化微服務和其他PaaS功能；3）提供私有和混合云部署，以及支持企業(yè)云計算工作負載所需的全球覆蓋和高性能數(shù)據(jù)中心。

公共云提供商將對其應用程序和工作負載進行容器化，以實現(xiàn)靈活的多云部署：企業(yè)可以將其工作負載從現(xiàn)有的公共云部署中剝離出來，并將其作為容器化的微服務移至本地環(huán)境、專用云以及其他內(nèi)部環(huán)境中。

這一趨勢最近的一個風向標是，微軟開始支持微服務的多云重部署，這些服務最初是在其Azure公共云中運行的。Azure Arc的發(fā)布將微軟直接推向了新興企業(yè)多云的前沿。一旦投入生產(chǎn)，Arc將允許客戶挑選將哪些工作負載部署到第三方公共云或異構的Kubernetes本地群集和云端，甚至是邊緣設備。

多云管理平臺將成為新的行業(yè)戰(zhàn)場：對于那些尋求將公共、私有和邊緣云資源綁定到統(tǒng)一基礎設施的企業(yè)來說，多云管理工具在其戰(zhàn)略中越來越重要。到2020年，云管理員將更多地轉向多云管理的IBM服務、谷歌云Anthos，思科CloudCenter Suite，微軟Azure Arc等，以集中發(fā)現(xiàn)、映射、監(jiān)控、診斷和故障排除。

來自Alation、Cloudera、Collibra、IBM、Informatica等公司的高性能數(shù)據(jù)目錄將加速對統(tǒng)一云架構中部署到其他域的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)資源的智能查詢和可視化。此外，DevOps專業(yè)人員還將采用跨異構容器化和虛擬化環(huán)境的源代碼控制存儲庫，例如Bitbucket、CloudForge、GitHub、GitLab和SourceForge。

下一代虛擬機將推動多云計算的發(fā)展：虛擬機監(jiān)控程序以及虛擬機（VM）將比以往任何時候都流行，而且基于Kubernetes的容器并沒有威脅到虛擬機在私有云、公共云、混合云中的地位。到2020年，虛擬機和容器的融合將繼續(xù)加深，這些技術在混合平臺中的協(xié)同依賴性將增強。VM可能很快會成為Kubernetes主導的云原生平臺不可或缺的組成部分，從而在硬件級別提供更嚴格的多租戶應用程序隔離。

代表這一趨勢的先鋒產(chǎn)品是VMware即將推出的Tanzu產(chǎn)品組合，它將Kubernetes運行時狀態(tài)嵌入vSphere管理程序未來版本的控制平面中。在Tanzu的核心“Project Pacific”下，VMware客戶能夠在VM中實現(xiàn)更強大的容器混合部署，以及對VM和容器進行更集中的管理，并為基于VM和容器化應用程序實現(xiàn)更統(tǒng)一的DevOps工作流。

AIOps將實現(xiàn)24x7全天候的多云管理自動化：多云已經(jīng)進入企業(yè)，而AIOps是新興的DevOps范例，用于云的自動化管理、軟件定義的網(wǎng)絡以及多云企業(yè)基礎設施管理的每個組件。2020年，將有更多的AIOps環(huán)境納入基于意圖的網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡將自動捕獲IT管理員的意圖。

正如Cisco和VMware最近發(fā)布的解決方案所示，很多的AIOps環(huán)境能夠將管理員的意圖捕獲為端到端網(wǎng)絡業(yè)務和操作指標的策略。與基礎設施即代碼工具相結合，這些下一代多云管理系統(tǒng)自動將管理員意圖轉換為配置文件代碼，該代碼定義了所有的物理和虛擬資源能夠實現(xiàn)的服務級別和其他24x7的指標。

混合云的競爭將使AI / ML性能基準翻番：今年是大規(guī)�；旌显菩袠I(yè)比較熱鬧的一年，其中最著名的是IBM收購了Red Hat，同時亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文、VMware、戴爾和思科也發(fā)布了很多重要的云產(chǎn)品。

在過去的一年中，在這方面最值得關注的是谷歌的Cloud TPU v3 Pods，它是最新一代人工智能優(yōu)化超級計算機。當它部署到谷歌云時，在最新一輪MLPerf基準測試競爭中創(chuàng)造一些性能記錄。到2020年，每一個混合云解決方案提供商都會發(fā)布MLPerf基準測試結果來支持他們的說法，即他們的解決方案能夠更好地處理特定的人工智能培訓工作負載，而不是在幾個競爭對手的內(nèi)部平臺上運行的相同工作負載。隨著時間的推移，這個基準狂熱將成為各個混合云解決方案提供商進入市場的重要策略。

隨著我們進入云計算的未來十年，我們還不清楚這種技術產(chǎn)業(yè)秩序還能維持多久�？紤]到云、邊緣計算的發(fā)展，到2030年可能會有很大變化。

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